1. 2
Quantitative investment strategies/Data-centric tools
Synopsis : Il s’agissait de créer de nouvelles stratégies d’investissement et de développer des
moyens techniques de contrôle des fraudes afin de lutter contre les risques de pertes
opérationnelles dans la banque. A travers un processus fortement itératif, MWA a étudié la
composition des différents portefeuilles historiques, ainsi que l’impact de plusieurs indicateurs
pris en compte dans ses modélisations. Le but de MWA étant d’imaginer et concevoir des
modèles permettant de maximiser les gains en profitant au maximum des différents arbitrages
sur le marché et de minimiser les pertes inhérentes au degré d’exposition des différents
portefeuilles, son équipe R&D a développé une méthodologie de réplication d’indices
performants via une modélisation mathématique. Cette approche a permis ainsi d’ajuster nos
courbes, de diminuer la volatilité et d’augmenter les rendements.
Dans le cadre de ce projet, MWA a rencontré de fortes incertitudes quant à la composition des
portefeuilles pour maximiser les gains et limiter les pertes. La diversification des portefeuilles
ayant pour but de limiter les pertes à travers la dilution du risque, MWA devait, à travers un
modèle mathématique poussé, trouver le savant mélange d’actifs permettant d’accroitre la
robustesse de ses stratégies.
Concernant le développement des moyens techniques de contrôle des fraudes et la lutte contre
les risques de pertes opérationnelles dans la banque, MWA a réalisé une nouvelle solution
pour le contrôle des fraudes et la lutte contre les risques de pertes opérationnelles dans la
banque. Ce besoin est né des récents évènements de fraude arrivés en 2008. Chaque
vérificateur interne devait désormais pouvoir valider la liste des opérations bancaires
enregistrées et listées dans des documents de la base Documentum interne, ligne par ligne
indépendamment du fichier source (et non fichier par fichier comme c’était le cas jusque là).
Ce projet nécessitait donc le couplage technique entre GWT, solution de Google, et
Documentum, avec un niveau de performance élevé, et dans un environnement SI complexe
et hétérogène. Ce couplage technique n’avait jamais été réalisé dans l’état de l’art. Les
développements dans l’environnement de GWT pour des telles performances souffraient
également d’un manque de retour d’expérience avéré. Enfin, les particularités fonctionnelles
du type de validation souhaité imposaient des contraintes techniques qui n’étaient pas
garanties par les environnements techniques existants. Nous avons ainsi suivi un processus
de R&D, passant par des phases de POC1, de développements prototypes et de validation afin
de tester et valider les choix techniques imaginés. Les travaux sur ce projet se sont déroulés de
2010 à 2012.
1
Proof Of Concept.
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2. 2.1
Contexte de l’opération
L’élément le plus important du processus d’investissement en actions est la sélection
d’cations « bottom-up ». Cette sélection d’actions est basée sur l’association de la
recherche qualitative et quantitative. Les performances passées ne sont pas robustes à
cause de l’overfitting. En effet, l’overfitting est un problème pouvant survenir dans
les méthodes mathématiques de classification. Il est en général provoqué par un
mauvais dimensionnement de la structure utilisée pour classifier. De par sa trop
grande capacité à stocker des informations, une structure en overfitting aura de la
peine à généraliser les caractéristiques des données. Elle se comporte alors comme
une table contenant tous les échantillons utilisés lors de l’apprentissage et perd ses
pouvoirs de prédiction sur de nouveaux échantillons.
Le volet Data-centric tools » est né de la nécessité d’identification du besoin crucial
de pouvoir contrôler efficacement les fraudes et autres dérives potentielles des
employés d’une banque d’investissement. Le but est de se prémunir du risque de
pertes opérationnelles conséquent.
Un premier outil a rapidement été développé afin de palier le risque de fraudes et de
pertes. Cette solution, basée sur Excel, a très vite montré ses limites techniques dans
la capacité de définir des niveaux hiérarchiques de contrôle, des utilisations
parallèles de l’outil, etc. Cette première version avait cependant le mérite d’énoncer
les principes fonctionnels et de poser les bases pour le développement d’une solution
plus performante.
Une amélioration considérable a été demandée à l’outil existant qui nécessitait de
pouvoir valider les opérations ligne par ligne. Dans la banque, toute opération
bancaire est enregistrée et tracée dans des fichiers. Selon la nouvelle politique de
lutte anti-fraude, un responsable interne doit pouvoir valider chaque opération
exceptionnelle, donc chaque ligne du fichier, avant ou après sa réalisation (selon les
cas). Antérieurement à 2010, la politique de validation en cours n’imposait au
vérificateur interne une validation d’un fichier (= un ensemble d’opération
enregistrées). La validation ligne par ligne (=opération par opération) imposait des
contraintes techniques nouvelles. Chaque validation impose de lire dans le fichier
concerné la ligne correspondante.
Les travaux réalisés devaient donc permettre de développer une solution de
validation suffisamment précise pour répondre au besoin de validation ligne par
ligne, suffisamment flexible pour prendre en compte des utilisations parallèles et des
niveaux de hiérarchie différents, et suffisamment performante pour tenir la charge
sur le périmètre visé.
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3. 2.2
Objet du projet
2.2.1
Objectif visé
L’objectif du projet était de de :
 Créer de nouvelles stratégies d’investissement basées sur une méthodologie
de réplication d’indices performants ;
 Développer des moyens techniques de contrôle des fraudes et de lutte contre
les risques de pertes opérationnelles dans la banque.
2.2.2
Performances à atteindre
Les performances à atteindre dans le cadre de ce projet étaient les suivantes :
 Backtester les stratégies des données historiques ;
 Réaliser une étude de performances sur chaque étape du processus
d’allocation ;
 Expliquer la nécessité de recourir à une approche quantitative.
Concernant les moyens techniques de contrôle des fraudes et de lutte contre les
risques de pertes opérationnelles dans la banque, nous avions l’objectif de
développer un outil à destination du périmètre suivant :
 Utilisateurs répartis mondialement sur différents sites du client ;
 15 contrôles à termes sur le périmètre cette année, de nouveaux l’année
prochaine ;
 5 000 nouveaux cas à contrôler en moyenne par jours par le biais de workflows
qui font entre 2 et 8 étapes. Pics à 15.000 cas ;
 Application 24/24 et support niveau 0/1.
2.3
Analyse de l’état de l’art
2.3.1
Etat de l’art scientifique
L’un des objectifs du projet était de créer de nouvelles stratégies
d’investissement basées sur la modélisation mathématique d’une méthodologie de
réplication d’indices performants.
La récente crise financière et économique à la quelle sont confrontés depuis 2007 les
acteurs financiers et économiques conduit à une large mise en cause des modèles
mathématiques en finance, notamment en matière de prise en compte des
dépendances extrêmes entre les indices financiers. La crise des subprimes nous a
donné l’exemple de la forte dépendance entre d’une part la capacité des ménages
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4. endettés à rembourser leurs emprunts et d’autre part la mise en marché massive des
biens immobiliers portés en caution qui a eu pour effet de produire une baisse
significative du foncier. « Une modélisation mathématique prudente et réaliste doit
s’intéresser alors aux structures de dépendances et étudier l’impact des queues de
distributions et des événements extrêmes » : Kamal ARMEL dans Structure de
dépendance des générateurs de scénarios économiques – Modélisation et Simulation,
juin 2010.
La problématique dite « de la dépendance des indices financiers par le coefficient de
corrélation » est un sujet de recherche ouvert faisant l’objet de nombreuses
publications dans les milieux financiers et académiques. Les modèles classiques de la
théorie financière considèrent que ce coefficient de la corrélation est constant dans le
temps. Cependant, les travaux de Login et Solnik (1995) avaient démontré que :
« pour les indices boursiers internationaux, la corrélation n’est pas constante dans le temps et
qu’elle est d’autant plus forte quand le marché est agité ».
Or, dans sa publication de Juin 2010, Kamal ARMEL a démontré que « plusieurs
stratégies reposent sur la diversification et donc l’augmentation de la corrélation avec la
volatilité est problématique puisque les bénéfices sont réduits au moment où ils sont le plus
attendus ».
Notre analyse de l’état de l’art a pu démontrer que la recherche financière s’oriente
vers des outils permettant de mieux expliquer, appréhender et prévoir les évolutions
futures des indices financiers et macroéconomiques. Ainsi, Kamal ARMEL a pu
démontrer que la théorie des copules est un outil permettant de modéliser les
dépendances extrêmes. Ses travaux visaient l’étude de la structure de dépendance
d’un ensemble d’indices financiers et macroéconomiques dans un cadre purement
empirique qui peut être adapté à plusieurs situations. Cependant, nous ne pouvions
pas nous baser sur ses travaux concernant la dépendance des indices financiers, car
ils ont été menés en parallèle de notre programme de recherche.
De nombreuses publications traitent de l’étude de la structure de dépendance d’un
ensemble d’indices financiers et macroéconomiques :
 Ahlgrim K. C., d'Acy S. P., Gorvett R. W. [2008], "Modeling financial scenarios
: A Frame work for the Actuarial Profession", Proceeding of the Casuality
Actuarial Society ;
 Bera A., Jarque C. [1980], "Efficient Tests for Normality, Heteroscedasticity and
Serial Independence of Regression Residuals", Economic letter ;
 Bouyé E. [2000], "Copulas for Finance: A Reading Guide and Some
Applications", Financial Econometrics, Research Centre, City University
Business School, Londre.
Par ailleurs Kamal ARMEL s’est intéressé à l’étude d’évolution des taux d’inflation,
des taux d’intérêt à court terme, des taux d’intérêt à long terme, du rendement des
actions et du rendement de l’immobilier. Plusieurs modèles (Wilkie, Brennan et Xia,
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5. Ahlgrim : Planchet, Thérond et Kamega ,2009) partent de ces indices pour étudier les
fonds dont les supports d’investissement sont par exemple : les obligations, les
actions et l’immobilier. Ces modèles ne proposent pas, en général, une étude de la structure
de dépendance entre les taux d’inflation, les taux d’intérêt à court terme, les taux d’intérêt à
long terme, le rendement des actions et le rendement de l’immobilier et se limitent à
considérer que le lien entre ces indices est effectué en introduisant les corrélations (Kamal
ARMEL).
Cependant, les corrélations traitées dans ces publications et modèles n’introduisent
pas de dépendance de queues et s’avèrent donc limitées en temps de crise, ce qui
peut impacter négativement des rendements d’actions du marché. Ainsi avant de
faire le choix du ou des modèles les plus pertinents, MWA a donc décidé de mener
une réflexion sur la structure de dépendance pour créer de nouvelles stratégies
d’investissement. Les travaux de recherche s’articulent sur cette problématique et
visent à étudier la structure de dépendance des indices en s’appuyant sur la théorie
des copules.
Pour ce faire, notre approche était de sélectionner la structure de dépendance
optimale d’un ensemble d’indices financiers et macroéconomiques. Cette approche,
comme c’était le cas pour la majorité des travaux de recherche réalisés dans ce
domaine en 2010 (dont ceux de Kamal ARMEL), devait nous permettre d’une part de
rejeter l’hypothèse de normalité de la structure de dépendance des variables
financières et macroéconomiques étudiées, et nous permettre d’autre part de la
caractériser. Nos travaux préliminaires menés en 2010 nous avaient permis de
démontrer que la dépendance entre ces variables est asymétrique avec une
corrélation asymptotique sur les valeurs négatives qui n’est pas présente sur les
valeurs positives (copule de Cook-Johnson).
2.3.2
.2.3.2.1
Techniques et concepts de modélisation mathématique existants
La concentration et la diversification
Selon de nombreuses études, il est souvent possible de développer des théorèmes
élaborés afin de prédire par exemple avec précision des rendements d’actions du
marché. Il s’agissait alors pour nous de développer de nouveaux modèles présentant
une pertinence accrue sur la base du comportement historique des différents
portefeuilles d’actifs.
La concentration d’un fonds correspond au nombre de titres différents présents dans
le portefeuille. On parle également de « nombre de lignes » du portefeuille. Plus le
nombre de lignes est faible, plus le fonds est concentré et plus le fonds est risqué. A
l’inverse, plus le nombre de lignes est élevé, plus le fonds est diversifié et plus le
risque est faible.
Pour Keynes, gérer un portefeuille de manière efficace revient donc à concentrer ses
fonds et non les diversifier. D’une certaine manière, c’est également ce qu’affirment
des investisseurs professionnels aussi reconnus que Warren Buffet ou Benjamin
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6. Graham : gérer de manière optimale, c’est concentrer un portefeuille sur très peu de
bonnes sociétés. C’est exactement le contraire de ce que propose la théorie dite
« moderne » du portefeuille, introduite en 1952 par Markowitz, soit 10 ans après
l’assertion de Keynes. La pénétration de cette théorie dans les pratiques
professionnelles a été renforcée par l’instauration de règlementations contraignantes
pour les gérants de portefeuilles et par la mise en place d’un cadre intellectuel
conformant les pratiques réelles à la théorie : ce qu’on appelle en sociologie des
sciences la performation des théories.
Dès son introduction, cette théorie fut contestée et aujourd’hui, l’idée selon laquelle il
suffirait de détenir un petit nombre de titres (lignes) au lieu d’un grand nombre
semble redevenir d’actualité malgré la prédominance de la conception diversifiante.
Par exemple, on assiste depuis 2000 à l’émergence d’un nombre de plus en plus
important de gestions de portefeuilles concentrés avec la création de petites sociétés
de gestion indépendantes. Mais il faut également observer que, nonobstant
l’ambiance intellectuelle qui donnait à la diversification et à l’indexation une place
prédominante, un certain nombre d’institutionnels n’ont en pratique jamais suivi les
principes de la théorie de la diversification, dans la mesure où leurs stratégies de
placement se construisaient explicitement sur des approches opposées.
.2.3.2.2
Le modèle de Aït-Sahalia et al. (2006)
Il s’agit d’une dynamique non brownienne sur les rentabilités, et elle constitue une
justification de la concentration. La modélisation de la dynamique boursière
proposée par Aït-Sahalia est celle d’un processus à sauts dans lequel on fait
l’hypothèse que chaque titre va réagir de manière propre à un « saut global
commun » pour toute la cote. Chaque titre pourra amplifier ou réduire cette secousse
commune en fonction d’un coefficient de sensibilité qui lui est propre. La secousse
commune est modélisée par une variable aléatoire indéfiniment divisible à valeurs
dans l’intervalle [0,1], notée Zt. Le facteur d’échelle propre à chaque titre, qui va
dilater ou contracter le mouvement global, est noté Ci. Dans le cas d’un marché de
dimension d, la dynamique boursière s’écrit :
N est un processus de Poisson standard. Une structure de corrélation implicite fait
dépendre chaque actif de l’ensemble des autres (en pratique, de l’ensemble des
mouvements browniens modélisant les parties diffusives des variations des actifs).
La dynamique du portefeuille de valeur V pour une consomma ct en date t est alors
.2.3.2.3
ETF
Un index tracker ou ETF (Exchanged Traded Fund) est un type de placement collectif
à valeurs mobilières, reproduisant un indice boursier, et négociable en bourse.
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7. Il a pour objet de répliquer la performance d’un indice d’actions, un indice
obligataires ou encore un indice de matières premières. La majorité des trackers
reproduit un indice général de la bourse ou un indice sectoriel, par exemple les
entreprises du secteur pharmaceutique, quelle que soit la bourse sur laquelle chacune
est cotée.
Ayant la même composition que l’indice boursier qu’il reproduit, il varie donc à la
hausse ou à la baisse selon la même amplitude que l’indice qu’il reproduit, le cas
échéant multiplié par un coefficient, dans le cas d’un tracker à effet de levier.
Le rendement absolu est la capacité de générer un rendement positif dans la plupart
des environnements marché. Les fonds à rendement absolu sont généralement des
fonds à faible volatilité (volatilité annualisée inférieure à 5%) et font l’objet d’une
surveillance stricte des risques.
Les grands acteurs du marché en termes de diversification d’actifs sont :
 PICTET Absolute Return Global Diversified (700M€);
 Rothschild QUAM 5 / 10 (500 M€);
 Rothschild QUADRIM 4/8 (>400 M€)
Nous avions l’ambition dans le cadre de ce projet de développer des nouvelles
stratégies d’allocation plus robustes. En effet, les premiers travaux sur la question
des relations entre l’asymétrie gains/pertes, les préférences des investisseurs et la
gestion de portefeuilles datent du début des années 1970. L’idée de base est la
suivante : une fonction d’utilité quadratique permet de formaliser et donc de
construire un critère moyenne-variance (moments d’ordre 1 et 2).
Cependant, il s’agit d’un critère symétrique qui ne différencie pas les gains des
pertes. Pour introduire une asymétrie permettant de maximiser les gains et
d’améliorer la robustesse de nos modèles, nous souhaitions sur la base de l’étude de
la performance historique de nos actifs dans le cadre de portefeuilles diversifiés,
développer de nouvelles stratégies issues d’une nouvelle modélisation
mathématique.
2.3.3
Conclusions et constats d’insuffisance de l’existant
Il apparait clairement qu’aucun résultat abouti de recherche fondamentale ni aucune
solution technique disponible à l’entame de ce projet ne permettait d’atteindre nos
objectifs
de créer de nouvelles stratégies d’investissement basées sur une
méthodologie de réplication d’indices performants basée sur un critère asymétrique.
Rappelant que nos travaux préliminaires menés en 2010 nous avaient permis de
démontrer que la dépendance entre variables est asymétrique avec une corrélation
asymptotique sur les valeurs négatives qui n’est pas présente sur les valeurs
positives, nous devions développer des nouvelles stratégies d’allocation plus
robustes, basées sur la performance historique des actifs dans le cadre de
portefeuilles diversifiés.
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8. Ces travaux devaient être accompagnés du développement des moyens techniques
de contrôle des fraudes et de lutte contre les risques de pertes opérationnelles dans la
banque. Ces travaux nécessitaient donc le couplage technique entre GWT, solution
de Google, et Documentum, avec un niveau de performance élevé, et dans un
environnement SI complexe et hétérogène. Ce couplage technique n’avait jamais été
réalisé dans l’état de l’art. Les développements dans l’environnement de GWT pour
des telles performances souffraient également d’un manque de retour d’expérience
avéré.
GWT existe dans sa version 1.0 depuis mai 2006, mais uniquement depuis décembre
2009 pour sa version 2.0 qui apporte notamment plusieurs évolutions importantes
dans le cadre de notre projet, notamment en termes de fiabilité et performances,
support des navigateurs récents (Internet Explorer 8/9 par exemple).
Suite à l’étude de l’art de l’art et la recherche de retour de faisabilité quand à la
réalisation des fonctions de validation de lignes dans les fichiers indépendamment de
la manipulation des fichiers, aucun développement n’a pu être identifié.
De plus, nous n’avions aucune donnée sur la capacité de coupler Documentum à
GWT, que ce soit du coté des éditeurs ou de celui de l’industrie informatique. Les
deux technologies sont en langage Java, mais les contraintes d’architecture
hétérogène, de performance et d’intégrité n’étaient pas garanties.
Nous avons donc suivi un processus de recherche et développement expérimental
avec l’ambition de réaliser le premier couplage entre Documentum, solution gérant
l’ensemble de la documentation non structurée , et GWT pour la validation des
fichiers ligne par ligne et pour la présentation des données dans des pages web.
2.3.4
Incertitudes scientifiques et verrous technologiques
Nous avions dans le cadre de ce projet de fortes incertitudes quant à la composition
des portefeuilles pour maximiser les gains et limiter les pertes. La diversification des
portefeuilles ayant pour but de limiter les pertes à travers la dilution du risque, nous
devions, à travers un modèle mathématique poussé sur la réplication d’indices,
trouver le savant mélange d’actifs nous permettant d’accroitre la robustesse de nos
stratégies.
Sur le volet couplage, l’incertitude était augmentée par le manque de maturité
technique de la solution GWT, et par le degré élevé de performance qu’impose une
entreprise de la taille de notre client
Notamment, nous pouvons citer comme incertitudes au démarrage du projet :

La capacité d’intégrer Documentum et GWT de bout en bout, en
circonscrivant les effets de bords, en garantissant le partage de session ;
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9. 


L’intégration du code JavaScript généré par GWT dans les pages déjà
existantes du site ;
La garantie de la maturité technique de GWT : dans GWT, une couche
client discute avec des servlets. Nous devions nous assurer que chaque
couche était suffisamment sécurisée ;
La tenue en charge de la solution au final.
2.4
Travaux effectués
Les applications concernées par ce projet étant classées confidentielles, nous ne les
présenterons pas dans la description de nos travaux, car nous n’avons pas
l’autorisation de le faire compte tenu des exigences strictes de confidentialité
appliquées par notre client. La documentation et les schémas d’architecture des
modèles imaginés sont soumis à copyright.
2.4.1
.2.4.1.1
Nouvelles stratégies d’investissement
méthodologie de réplication d’indices
basées
sur
une
Généralités
De nombreux fonds ont enduré de nombreuses pertes pendant la crise de 2008 du
fait de leur risque théorique. Ceci a conduit les investisseurs à se méfier de cette
catégorie de fonds. Nous souhaitions donc dans le cadre de nos travaux développer
un nouveau processus d’investissement quantitatif, doté d’outils suffisamment
liquides, contrôlant les risques et la diversification à travers le processus d’allocation.
.2.4.1.2
ARMA
Nous avons développé un processus d’investissement quantitatif, avec des outils
liquides, permettant de conduire le processus d’allocation via un équilibre entre le
risque et la diversification. Notre méthodologie se base sur trois piliers qui sont :
 Le contrôle du risque ;
 La diversification
 Les sources de rendement.
Pour ce faire, nous avons calibré dynamiquement les expositions afin de rester en
dessous de 3% ex ante de volatilité à un horizon d’un an (cf. figure 2.1).
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10. Figure 2.1 -Year rolling volatility
En termes de diversification, nous avons essayé de trouver une approche à la croisée
des chemins entre des portefeuilles fortement concentrés et une approche prudente
avec des allocations reposant essentiellement sur le risque et la diversification. En
effet, la diversification est importante dans la gestion de portefeuille multi actifs à
travers la réduction de la volatilité.
Nous avons étudié le comportement de portefeuilles de 2000 à 2009 en fonction de
leur composition en monnaie, actions, obligations et matières premières. Nous avons
ainsi pu étudier les performances sur un cycle économique complet, ce qui nous a
permis de développer une stratégie d’allocation à travers la budgétisation des risques
sous le contrôle de la volatilité. Notre stratégie consiste à diluer le risque dans les
actifs et constituer des classes d’actifs dont l’exposition varie suivant la volatilité et le
potentiel de diversification. Ensuite, nous avons comparé notre allocation par
budgétisation des risques avec une répartition équilibrée (Fix Balanced Allocation)
Nous avons ainsi constaté que notre stratégie permet d’obtenir de meilleures
performances en termes de volatilité (4.40% vs 4.81%), ratio de Sharpe (0.97 vs 0.79),
etc.
Pour améliorer nos rendements, nous avons étudié la diversification d’un marché de
primes de risque. Sur la base d’une allocation stratégique nous avons introduit des
signaux de type « momentum » grâce à des modulations tactiques. Le momentum où
la continuité relative dans les rendements des titres correspond à la tendance des
titres ayant enregistré une bonne (mauvaise) performance dans le passé à enregistrer
une bonne (mauvaise) performance dans le futur. En effet, l’allocation stratégique
détermine un benchmark. C’est l’indicateur de performance dans le temps d’un
portefeuille virtuel qui serait investi sur cette allocation, et notre modulation tactique
de l’allocation autour du benchmark résultait de la prise en compte de ces
momentum.
Sur la base de notre allocation tactique, nous avons poursuivi notre expérience en
considérant un portefeuille constitué d’index d’obligations (iBoxx US HY et le JP
Emerging Bonds index), auquel nous avons introduit un actif satellite (FX long short
carry strategy), non corrélé au cœur des actifs.
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11. .2.4.1.3
Flexible investment
Nous souhaitions développer une stratégie d’allocation d’actifs quantitative
apportant de l’asymétrie, de la flexibilité, et de la transparence. En effet, la prise en
compte de la dissymétrie entre les gains et les pertes, dans le sens d’une asymétrie
(skewness) positive des distributions de rentabilité nous permettait de justifier la
concentration des portefeuilles.
Le procédé que nous avons mis en œuvre ainsi que les étapes de l’analyse sont
confidentiels.
.2.4.1.4
Le modèle mathématique
Le raisonnement mathématique nous permettant de passer de l’aspect qualitatif au
quantitatif est le suivant :
Premièrement, nous souhaitons répliquer une somme pondérée de profils similaires
Nous avons tout d’abord calculé son espérance (approchée) à un instant t en utilisant
la formule suivante :
Les outils mathématiques standard (équation différentielle partielle, etc.) nous
permettent ainsi de rapidement calculer l’espérance. La stratégie de réplication a la
dynamique suivante :
Avec une fonction exposition définie par :
Même dans un simple modèle, rien ne garantit une réplication du profil ciblé. Ainsi,
si nous définissons l’erreur de couverture comme étant :
Alors, nous sommes capables de définir une formule pour X
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12. 2.4.2
.2.4.2.1
Développement des moyens techniques de contrôle des fraudes
et de lutte contre les risques de pertes opérationnelles dans la
banque.
Réalisation d’une étude comparative
Le POC avait pour objectif de démontrer la faisabilité technique des fonctionnalités
visées par notre projet. Deux scénarios ont été réalisés en collaboration avec les
équipes d’architectes du client :


Première option : scénario autour de l’utilisation de TaskSpace qui devait
permettre de répondre au besoin. Cette solution était celle proposée par
Documentum. TaskSpace est un outil de Documentum et permet en théorie
aux entreprises de concevoir et de déployer rapidement des applications
intuitives, adaptées à des rôles spécifiques.
Deuxième option : utilisation de GWT.
Le principe technique de ce premier POC était très basique, et visait simplement à
produire les éléments nécessaires à l’implémentation des différentes solutions dans
un environnement SI simplifié. L’étude faite autour de ces deux technologies s’est
traduite par la production de slides comparatives permettant d’évaluer les
performances des deux choix. Plusieurs raisons nous avaient dans un premier temps
orientés vers TaskSpace :



La comptabilité de TaskSpace avec Documentum ;
Le support éditeur très performant ;
L’existence d’autres fonctionnalités additionnelles pour le futur.
Rapidement, cette option a été invalidée par la direction pour des raisons non
techniques. Notre choix s’est alors reporté sur GWT, solution gratuite et plus ouverte
en termes d’interopérabilité et d’évolutivité.
.2.4.2.2
Réalisation du POC GWT
Nous avons lancé la réalisation d’un POC plus poussé visant à nous assurer de la
tenue en performance et en interopérabilité de GWT par rapport à l’environnement
SI existant de la SG.
Le POC s’appuie sur une brique principale de GWT qui permet de présenter la grille
de données qui va être exploitée : la brique ShowCase. On s’est assuré grâce au
ShowCase de GWT que cette solution était capable de répondre au fonctionnement
attendu. Trois fonctionnalités principales ont été réalisées :
 Integration des composants GWT
dans les pages Documentum déjà
existantes, test des composants principaux nécessaires aux contrôles ;
 Partage des sessions Documentum/GWT ;
 Tests de performances.
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13. Plusieurs scénarios de test de fonctionnement ont été imaginés à partir des
fonctionnalités réalisées afin de vérifier la conformité fonctionnelle et technique de
GWT. Ces scénarios se rapprochaient au maximum de cas réels d’utilisations futurs.
Un protocole de test a également été développé afin de répondre aux attentes de
performance de l’environnement. Celui-ci récupère les données réelles déjà existantes
dans les feuilles Excel de la première solution et les injecte dans la base afin de
s’assurer de la bonne tenue en charge.
Plusieurs informations importantes sont remontées suite aux tests menés :




Sur les aspects de performance : la manipulation des données en masse au
travers de la brique web de GWT pose des limitations de performance et
de volumétrie. Notamment, la difficulté d’assurer l’affichage des quelques
10 000 lignes dans l’interface utilisateur s’est manifestée. Des
développements de la solution en mode « projet » nécessiteront la
mobilisation de compétences pointues vis-à-vis du respect de la tenue en
charge.
Sur les aspects fonctionnels : GWT semble fournir les fonctions attendues
de validation ligne par ligne indépendamment des documents source.
Cependant, des tests complémentaires, notamment de sécurité, devront
être menés pour valider complètement les capacités de l’environnement ;
Sur les aspects de gestion des sessions : bien que GWT soit globalement
satisfaisant fonctionnellement, d’importantes limitations quand à la gestion
des sessions et à leurs persistance on été identifiées par les scénarios de
test. Ces aspects devaient faire l’Object de développements additionnels en
phase « projet ».
Sur les aspects d’intégration dans l’existant : comme attendu, l’intégration
des briques GWT dans le SI existant a posé des complexités non
négligeables, en particulier : l’utilisation du http/s et la présence d’un
load-balanceur en frontal des serveurs web perturbait les appels des
servlets GWT en provenance des postes clients.
Malgré quelques incertitudes persistantes, le POC a permis de valider le lancement
des développements en phase « projet », selon le processus de R&D de MWA et du
client.
GWT étant une solution émergente au lancement du projet, elle n’était pas référencée
par les architectes de notre client. Des travaux de validation technique ont donc été
réalisés dans ce but.
L’équipe de sécurité a mis en avant une faille de sécurité potentiellement importante.
GWT est en technologie Web 2.0. Des relations entre le browser et le serveur
induisent des problématiques de sécurité qui ont été identifiées lors des tests. De
nouveau, ce problème n’était pas critique pour la continuité du projet mais allait
nécessiter des travaux de recherche et de développement supplémentaires.
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14. .2.4.2.3
Phase projet
Le développement s’est articulé en trois lots : développement d’un lot commun, qui
est une sorte de Framework applicatif sur lequel on va venir brancher des contrôles.
Les contrôles nouveaux étant permanents et continuellement intégrés dans la
solution, nous devions mettre en place ce tronc commun, ce qui a caractérisé
l’architecture de la solution créée. Une approche fortement modulaire a été imaginée
pour répondre à cette contrainte.
Plusieurs points techniques qui n’avaient pas été anticipés ont été ainsi remontés
suite aux travaux de développement et de tests. Parmi ceux-ci :
 Sauvegarde des préférences de l’utilisateur qui n’existait de base dans
GWT. D’importants développements additionnels ont été nécessaires
pour assurer la persistance en base de ces préférences. Ce problème a
été résolu par l’extraction des préférences via un module GWT,
stockage en base Documentum, et rappel lors de l’ouverture ultérieure
de la grille.
 Gestion de masse : cela concerne la gestion de toutes les actions sur un
ensemble important de ligne. En mode web on ne récupère pas toutes
les lignes. On fonctionne par « steaming » (on récupère le tableau au fur
et à mesure du besoin). Cela entraine des contraintes techniques
bloquantes. De nouveau, des développements techniques additionnels
ont du être entrepris.
 Problème pour se coupler au provider (fournisseur) de données brutes.
Ce provider doit nous envoyer la data unitaire (ligne par ligne, et non
plus fichier par fichier). On a du définir et développer une technologie
de communication spécifique. On utilise des Web Services quand le
volume est limité, et sur des fichiers plats (fichiers textes) quand la
volumétrie est élevée, ceci afin de répondre aux problèmes de
performance identifiés sur les Web Services. Nous avons du étudier les
variations de volumétrie propres aux systèmes bancaires, et définir des
mécanismes pour se prémunir de ces pics de communication. On passe
donc par l’envoi de fichiers plats (textes) via un protocole propriétaire
FTB 2 proche du ftp.
Le principal point dur était le partage de session, c’est à dire l’exploitation de la
session Documentum depuis les servlets GWT, dans un contexte multi-user. La
difficulté étant que la récupération de session Documentum en dehors du
Framework Documentum n’est pas documentée, nous avons dû rechercher plusieurs
pistes techniques pour finaliser le module fiable (pas de perte de session), et sécurisé
(pour qu’un utilisateur n’accède pas à la session d’un autre utilisateur).
2
FTB = File Transfert Box, protocole identique au FTP mais avec des mécanismes de sécurité additionnels
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15. 2.5
Conclusions
Au terme de nos travaux, nous constatons que le fonctionnement des marchés
change et il est nécessaire de suivre au jour le jour la performance des stratégies.
Nous avons étudié la performance des portefeuilles d’actifs diversifiés et analysé leur
composition idoine permettant de maximiser les gains dans un environnement
marché. Ainsi, nous avons développé par construction via une modélisation
mathématique une nouvelle stratégie d’allocation d’actifs.
Sur le volet développement des moyens techniques de contrôle des fraudes et lutte
contre les risques de pertes opérationnelles dans la banque, notre approche
modulaire répond au besoin de contrôle. Un travail supplémentaire reste à faire sur
les aspects de performance. Ce n’est pas un point bloquant, mais c’est une source
d’amélioration importante pour le futur. De manière générale, la recherche menée
sur ce volet a permis de valider plusieurs points techniques jusqu’alors inexplorés : le
couplage entre GWT et Documentum est possible au prix de certains
développements additionnels, les aspects de performances à un niveau d’exigence
élevé méritent une recherche technologique pointue. La validation ligne par ligne
indépendamment du fichier source avec des niveaux de responsabilités multiples et
pour des volumétries dignes d’une banque d’investissement mondiale est une
première et ouvre de nouvelles perspectives intéressantes pour le contrôle des
fraudes et de lutte contre les risques de pertes opérationnelles dans la banque.
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